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蝴院孙
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1 第十二届恩智浦杯全国大学生智能汽车竞赛技术报告学校 : 石家庄学院队伍名称 : 一级方程式参赛队员 : 孙踊姜礼洁王毅腾指导教师 : 袁莉田粒卜

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3 目录引言...5 第一章方案设计系统总体方案的设计...5 第二章智能车机械结构设计与调整智能车车体机械制作部分设计智能车前轮定位的调整主销后倾角主销内倾角车轮外倾角前轮前束智能车转向机构调整优化智能车后轮减速齿轮机构调整轮胎的保养与使用编码器的安装智能车重心位置的调整其它机械结构的调整摄像头的安装第三章电路设计说明硬件方案设计传感器选择摄像头选择编码器选择电路模块实现电源管理模块电机驱动模块接口及外接模块第四章智能车控制软件设计说明赛道中心线提取及优化处理原始图像的特点赛道边沿提取推算中心路径选择 PID 控制算法介绍位置式 PID 与增量式 PID PID 参数整定转向舵机的 PID 控制算法驱动电机的 PID 控制算法电机差速控制第五章开发工具制作安装调试过程说明开发工具上位机图像显示第六章模型车的主要技术参数说明

4 结论谢辞参考文献附录 : 程序源代码

5 引言全国大学生恩智浦杯智能汽车竞赛是以立足培养重在参与鼓励探索追求卓越为宗旨, 鼓励创新的一项科技竞赛活动竞赛具有相对统一的标准硬软件平台, 竞赛过程包括理论设计实际制作整车调试现场比赛等环节, 要求大学生组成团队, 协同工作, 力求使他们能够初步体会一个工程性的研究开发项目全过程竞赛要求在规定的汽车模型平台上, 使用恩智浦半导体公司的微控制器作为核心控制模块, 通过增加道路传感器电机驱动模块以及编写相应控制程序, 制作完成一个能够自主识别道路的模型汽车参赛队员的目标是模型汽车需要按照规则以最短时间完成单圈赛道在本次比赛中, 本组使用大赛组委会统一提供的竞赛车 C 车模, 采用恩智浦 32 位微控制器 MK60DN256ZVLL10 作为核心控制单元, 自主构思控制方案及系统设计, 融合摄像头图像采集处理电机驱输出, 最终实现一套能够自主识别路线控制系统在制作小车的过程中, 我们对小车的整体构架进行了深入的研究, 分别在机械结构硬件和软件上都进行了改进, 硬件上主要是考虑并实现各种传感器的布局, 改进驱动电路 ; 软件上先后进行了几次大改, 小车的扫线方式采用适应性较强的优化处理舵机角度的控制采用位置加权的方法以 IAR 为开发环境, 利用模拟摄像头实现赛道两边黑道的识别, 解决十字障碍坡道起跑线等特殊赛题, 并沿着赛道以尽可能快的速度运行该智能车车系统显示了高度的智能化人性化, 并且具备良好的安全性稳定性, 可以为无人驾驶汽车及环保个人交通工具的后续研究提供经验第一章方案设计 1.1 系统总体方案的设计 MK60DN256ZVLL1 微处理器通过采集摄像头的二值化信号, 得到赛道边沿信息 ; 通过采集编码器对车轮转速的脉冲计数, 得到车当前的速度数据通过微处理器对赛道信息的处理, 对舵机输出, 电机输出进行相应的 PID 控制, 最后以 PWM 波输出驱动电机第二章智能车机械结构设计与调整智能车系统任何的控制都是在一定的机械结构基础上实现的, 设计制作部分的内容主要是对车模没有的部分进行设计, 包括传感器支架电路板固定防撞等调整部分则主要是针对智能车车模本身已经有的机械部分, 在规则允 5

6 许范围内进行调整, 改装, 提高其运动性能, 以适应高速行驶和快速控制, 这部分主要包括舵机改装底盘调整避震调整等本章将主要介绍智能车车模的机械结构和调整方案 2.1 智能车车体机械制作部分设计由于大赛提供车模本身是运动型模型车通用车模, 并没有提供专门为智能车安装电路传感器等电路部分的部件, 因此这部分机械结构需要自行设计制作并安装此次比赛选用的赛车车模采用 C 型车模控制采用前轮转向, 后轮驱动方案我们对机械结构的要求是 : 简单而高效轴距前轮距后轮距总长总高总重图 2.1 智能车 C 车器件布局图表 2.1 C 模型车基本参数尺寸 195mm 150mm 155mm 270mm 280mm 1300g 2.2 智能车前轮定位的调整现代汽车在正常行驶过程中, 为了使汽车直线行驶稳定, 转向轻便, 转向后能自动回正, 减少轮胎和转向系零件的磨损等, 在转向轮转向节和前轴之间须形成一定的相对安装位置, 叫车轮定位, 其主要的参数有 : 主销后倾主销内倾车轮外倾和前束智能车竞赛模型车的四项参数都可以调整, 但是由于模型车加工和制造精度的问题, 在通用的规律中还存在着一些偶然性 6

2.2.1 主销后倾角所谓主销后倾, 是将主销 ( 即转向轴线 ) 的上端略向后倾斜从汽车的侧面看去, 主销轴线与通过前轮中心的垂线之间形成一个夹角, 即主销后倾角主销后倾的作用是增加汽车直线行驶时的稳定性和在转向后使前轮自动回正由于主销后倾, 主销 ( 即转向轴线 ) 与地面的交点位于车轮接地点的前面这时, 车轮所受到的阻力的作用点总是在主销轴线之后, 相当于主销拖着车轮前进这样,

7 2.2.1 主销后倾角所谓主销后倾, 是将主销 ( 即转向轴线 ) 的上端略向后倾斜从汽车的侧面看去, 主销轴线与通过前轮中心的垂线之间形成一个夹角, 即主销后倾角主销后倾的作用是增加汽车直线行驶时的稳定性和在转向后使前轮自动回正由于主销后倾, 主销 ( 即转向轴线 ) 与地面的交点位于车轮接地点的前面这时, 车轮所受到的阻力的作用点总是在主销轴线之后, 相当于主销拖着车轮前进这样, 就能保持行驶方向的稳定性当车转弯时, 由于车轮所受阻力作用线, 不通过主销轴线, 这样, 车轮所受阻力在主销方向有力矩作用产生, 迫使车轮自动偏转直到到车轮所受阻力作用线通过主销轴线, 此时, 车轮已回正, 这就是转向车轮的自动回正功能主销后倾角越大, 方向稳定性越好, 自动回正作用也越强, 但转向越沉重汽车主销后倾角一般不超过 3, 由前悬架在车架上的安装位置来保证现代轿车由于采用低压宽幅子午线轮胎, 高速行驶时轮胎的变形加大, 接地点后移, 因此主销后倾角可以减小, 甚至为负值 ( 变成主销前倾 ), 以避免由于回正力矩过大而造成前轮摆振模型车通过增减黄色垫片的数量来改变主销后倾角的, 由于竞赛所用的转向舵机力矩不大, 过大的主销后倾角会使转向变得沉重, 转弯反应迟滞, 所以设置为 0, 以便增加其转向的灵活性图 2.2 主销后倾角主销内倾角所谓主销内倾, 是将主销 ( 即转向轴线 ) 的上端向内倾斜从汽车的前面看去, 主销轴线与通过前轮中心的垂线之间形成一个夹角, 即主销内倾角主销内倾的作用是使车轮转向后能及时自动回正和转向轻便对于模型车, 通过调整前桥的螺杆的长度可以改变主销内倾角的大小, 由于过大的内倾角也会增大转向阻力, 增加轮胎磨损, 所以在调整时可以近似调整为 0 ~3 左右, 不宜太大主销内倾和主销后倾都有使汽车转向自动回正, 保持直线行驶的功能不同之处是主销内倾的回正与车速无关, 主销后倾的回正与车速有关, 因此高速时主销后倾的回正作用大, 低速时主销内倾的回正作用大 7

2.2.3 车轮外倾角前轮外倾角是指通过车轮中心的汽车横向平面与车轮平面的交线与地面垂线之间的夹角, 对汽车的转向性能有直接影响, 它的作用是提高前轮的转向安全性和转向操纵的轻便性在汽车的横向平面内, 轮胎呈八字型时称为负外倾, 而呈现 V 字形张开时称为正外倾如果车轮垂直地面一旦满载就易产生变形, 可能引起车轮上部向内倾侧, 导致车轮联接件损坏所以事先将车轮校偏一个正外倾角度,

8 2.2.3 车轮外倾角前轮外倾角是指通过车轮中心的汽车横向平面与车轮平面的交线与地面垂线之间的夹角, 对汽车的转向性能有直接影响, 它的作用是提高前轮的转向安全性和转向操纵的轻便性在汽车的横向平面内, 轮胎呈八字型时称为负外倾, 而呈现 V 字形张开时称为正外倾如果车轮垂直地面一旦满载就易产生变形, 可能引起车轮上部向内倾侧, 导致车轮联接件损坏所以事先将车轮校偏一个正外倾角度, 一般这个角度约在 1 左右, 以减少承载轴承负荷, 增加零件使用寿命, 提高汽车的安全性能模型车提供了专门的外倾角调整配件, 近似调节其外倾角由于竞赛中模型主要用于竞速, 所以要求尽量减轻重量, 其底盘和前桥上承受的载荷不大, 所以外倾角调整为 0 即可, 并且要与前轮前束匹配图 2.3 主销内倾角和车轮外倾角前轮前束所谓前束是指两轮之间的后距离数值与前距离数值之差, 也指前轮中心线与纵向中心线的夹角前轮前束的作用是保证汽车的行驶性能, 减少轮胎的磨损前轮在滚动时, 其惯性力自然将轮胎向内偏斜, 如果前束适当, 轮胎滚动时的偏斜方向就会抵消, 轮胎内外侧磨损的现象会减少像内八字那样前端小后端大的称为前束, 反之则称为后束或负前束在实际的汽车中, 一般前束为 012mm 在模型车中, 前轮前束是通过调整伺服电机带动的左右横拉杆实现的主销在垂直方向的位置确定后, 改变左右横拉杆的长度即可以改变前轮前束的大小在实际的调整过程中, 我们发现较小的前束, 约束 02mm 可以减小转向阻力, 使模型车转向更为轻便, 但实际效果不是十分明显虽然模型车的主销后倾角主销内倾角车轮外倾角和前束等均可以调整, 但是由于车模加工和制造精度的问题, 在通用的规律中还存在着不少的偶然性, 一切是实际调整的效果为准 8

9 图 2.4 前轮前束 2.3 智能车转向机构调整优化理想的转向模型, 是指在轮胎不打滑时, 忽略左右两侧轮胎由于受力不均产生的变形, 忽略轮胎受重力影响下的变形时车辆的的转向建模在这种理想的模型下, 车体的转向半径可以计算得到设智能车系统为理想的转向模型, 且其重心位于其几何中心车轮满足转向原理, 左右轮的轴线与后轮轴线这三条直线必然交于一点转向机构在车辆运行过程中有着非常重要的作用合适的前桥和转向机构可以保证在车辆直线行驶过程中不会跑偏, 能保证车辆行驶的方向稳定性 ; 而在车辆转向时, 合适的转向机构可以使车辆自行回到直线行驶状态, 具有好的回正性正是由于这些原因, 转向系统优化设计成为智能车设计中机械结构部分的重点, 直接关系到赛车能否顺利地完成比赛在实际操作中, 我们通过理论计算的方案进行优化, 然后做出实际结构以验证理论数据, 并在实际调试过程中不断改进在模型车制作过程中, 赛车的转向是通过舵机带动左右横拉杆来实现的转向舵机的转动速度和功率是一定, 要想加快转向机构响应的速度, 唯一的办法就是优化舵机的安装位置和其力矩延长杆的长度由于功率是速度与力矩乘积的函数, 过分追求速度, 必然要损失力矩, 力矩太小也会造成转向迟钝, 因此设计时就要综合考虑转向机构响应速度与舵机力矩之间的关系, 通过优化得到一个最佳的转向效果经过最后的实际的参数设计计算, 最后得出一套可以稳定高效工作的参数及机构如图 2.6 们最终设计的这套转向拉杆, 我们综合考虑了速度与扭矩间的关系, 并根据模型车底盘的具体结构, 简化了安装方式, 实现了预期目标 9

10 图 2.5 转向拉杆图 2.4 智能车后轮减速齿轮机构调整模型车后轮采用 380 电机, 电机轴与后轮轴之间的传动比为 36:105( 电机轴齿轮齿数为 36, 后轴传动齿数为 105) 齿轮传动机构对车模的驱动能力有很大的影响齿轮传动部分安装位置的不恰当, 会大大增加电机驱动后轮的负载, 会严重影响最终成绩调整的原则是 : 两传动齿轮轴保持平行, 齿轮间的配合间隙要合适, 过松容易打坏齿轮, 过紧又会增加传动阻力, 浪费动力 ; 传动部分要轻松顺畅, 不能有迟滞或周期性振动的现象判断齿轮传动是否良好的依据是, 听一下电机带动后轮空转时的声音声音刺耳响亮, 说明齿轮间的配合间隙过大, 传动中有撞齿现象 ; 声音闷而且有迟滞, 则说明齿轮间的配合间隙过小, 或者两齿轮轴不平行, 电机负载变大调整好的齿轮传动噪音很小, 并且不会有碰撞类的杂音, 后轮减速齿轮机构就基本上调整好了, 动力传递十分流畅 2.5 轮胎的保养与使用本届比赛 C 车模采用材料为橡胶的带花纹轮胎 ( 也可以使用光胎 ), 在使用的过程中主要暴露出的问题有 : 高速行驶时轮胎抓地力不足 ; 轮胎材料强度不足, 长期使用容易发粘磨损规则中要求轮胎表面要有清晰可辨的花纹, 10

因此在调试过程中, 不可以对轮胎表面进行过度处理, 我们尽量选择对称圆的轮胎 ; 尽可能改变前轮倾角, 使轮胎与地面的接触面积在各个工况下综合最大 ; 在不调试的时间里尽量避免四轮与地面接触, 保证轮胎的形状不发生改变 2.6 编码器的安装为了提高精度, 本车使用了编码器为了便于安装, 使用加工件将编码器与后桥进行连接, 较好的保证了两啮合齿轮轴的平行度及传动的平顺性图 2.

11 因此在调试过程中, 不可以对轮胎表面进行过度处理, 我们尽量选择对称圆的轮胎 ; 尽可能改变前轮倾角, 使轮胎与地面的接触面积在各个工况下综合最大 ; 在不调试的时间里尽量避免四轮与地面接触, 保证轮胎的形状不发生改变 2.6 编码器的安装为了提高精度, 本车使用了编码器为了便于安装, 使用加工件将编码器与后桥进行连接, 较好的保证了两啮合齿轮轴的平行度及传动的平顺性图 2.6 编码器安装与安装连片 2.7 智能车重心位置的调整为了达到较远前瞻, 必须把摄像头架到较高的位置, 会引起车重心过高, 导致甩尾为了使重心降低, 我们尝试了很多降低重心的方法方式, 我们把电池重心降低, 达到了预期的效果 2.8 其它机械结构的调整在模型车的机械结构方面还有很多可以改进的地方, 比如说车轮悬架底盘车身高度等模型车在高速的条件下 (2.3m/s~3.5m/s), 由于存在快速变化的加减速过程, 使得模型车的轮胎与轮辋之间很容易发生相对位移, 可能导致在加速时会损失部分驱动力在实验中调试表明, 赛车在高速下每跑完一圈, 轮胎与轮辋之间通常会产生几个厘米的相对位移, 严重影响了赛车的加速过程为了解决这个问题, 我们在实际调试过程中对车轮进行了粘胎处理, 可以有效地防止由于轮胎与轮辋错位而引起的驱动力损失的情况此外, 我们还 11

对车身高度, 以及底盘的形状和质量等, 都进行了相应的改进和调整, 均取得了不错效果 2.9 摄像头的安装为了降低整车重心, 需要严格控制摄像头的安装位置和重量, 我们采用轻巧的塑料夹持组件并采用了碳纤维管作为安装摄像头的主桅, 这样可以获得最大的刚度质量比, 整套装置具有很高的定位精度和刚度, 使摄像头便于拆卸和维修, 具有赛场快速保障能力摄像头的安装图如图 2.7 所示图 2.

12 对车身高度, 以及底盘的形状和质量等, 都进行了相应的改进和调整, 均取得了不错效果 2.9 摄像头的安装为了降低整车重心, 需要严格控制摄像头的安装位置和重量, 我们采用轻巧的塑料夹持组件并采用了碳纤维管作为安装摄像头的主桅, 这样可以获得最大的刚度质量比, 整套装置具有很高的定位精度和刚度, 使摄像头便于拆卸和维修, 具有赛场快速保障能力摄像头的安装图如图 2.7 所示图 2.7 摄像头安装第三章电路设计说明 3.1 硬件方案设计我们主要从系统的稳定性可靠性高效性实用性简洁等方面来考虑硬件的整体设计可靠性与稳定性是一个系统能够完成预设功能的最大前提在原理图与 PCB 的设计过程中, 对易受干扰的模块做了电磁屏蔽作用, 而其他部分则做了相应的接地滤波模拟与数字电路的隔离等高效与实用性是指本系统的各模块能充分完美的实现相应的功能为了尽量减轻车模的负载, 降低 12

13 模型车的重心位置, 应使电路设计尽量简洁, 尽量减少元器件使用数量, 缩小电路板面积, 使电路部分重量轻, 易于安装在设计完原理图后, 注意 PCB 板的布局, 优化电路的走线, 整齐排列元器件, 做到电路板的简洁 3.2 传感器选择摄像头选择 CCD 摄像头具有对比度高动态特性好的优点, 但需要工作在 12V 电压下, 对于整个系统来说过于耗电, 而且 CCD 体积大, 质量重, 会抬高车体的重心, 这对于高速情况下小车的行驶非常不利与之相比,COMS 摄像头具有体积小质量轻功耗低, 图像动态特性好等优点, 因为小车队图像的清晰度, 分辨率要求并不高, 所以选用 COMS 摄像头对于摄像头的选择, 主要考虑以下几个参数 : 芯片大小自动增益分辨率最小照度信噪比标准功率扫描方式市面上的摄像头主要分为数字和模拟两种大多数摄像头都支持 SCCB 通信可以很好的实现单片机与摄像头之间的交互智能车的摄像头队图像的分辨率要求并不高, 但是对动态特性要求非常高, 特别是小车在高速行驶入弯或者出弯的时候, 图像变化较大, 这就对摄像头的自动增益有较高的要求一般来说, 在摄像头图像发生突变时, 感光芯片本身会有一段适应时间, 这段时间要求越小越好在经过硬件二值化后可以取其有效信息, 与黑白摄像头得到的信息类似在智能车应用中 OV7725 已足够满足需求, 因此我们最终选择了这个摄像头编码器选择为了实现闭环控制, 我们在汽车模型上附加了龙邱科技的 512 线编码器和其他元件相比, 选用编码器可以使电路更加完善, 信号更加精确这款编码器体积小, 重量轻, 精度高, 抗扰性强 ( 可在多灰尘与潮湿环境下工作 ) 13

图 3.1 编码器的接口部分 3.3 电路模块实现 3.3.1 电源管理模块首先了解一下不同电源的特点, 电源分为开关电源和线性电源, 线性电源的电压反馈电路是工作在线性状态, 开关电源是指用于电压调整的管子工作在饱和和截至区即开关状态的线性电源一般是将输出电压取样然后与参考电压送入比较电压放大器, 此电压放大器的输出作为电压调整管的输入, 用以控制调整管使其结电压随输入的变化而变化,

14 图 3.1 编码器的接口部分 3.3 电路模块实现电源管理模块首先了解一下不同电源的特点, 电源分为开关电源和线性电源, 线性电源的电压反馈电路是工作在线性状态, 开关电源是指用于电压调整的管子工作在饱和和截至区即开关状态的线性电源一般是将输出电压取样然后与参考电压送入比较电压放大器, 此电压放大器的输出作为电压调整管的输入, 用以控制调整管使其结电压随输入的变化而变化, 从而调整其输出电压, 但开关电源是通过改变调整管的开和关的时间即占空比来改变输出电压的从其主要特点上看 : 线性电源技术很成熟, 制作成本较低, 可以达到很高的稳定度, 波纹也很小, 而且没有开关电源具有的干扰与噪音, 开关电源效率高损耗小可以降压也可以升压, 但是交流纹波稍大些电源模块对于一个控制系统来说极其重要, 关系到整个系统是否能够正常工作, 因此在设计控制系统时应选好合适的电源模块竞赛规则规定, 比赛使用智能汽车竞赛统一配发的标准车模用 7.2V 2000mAh Ni-cd 供电, 而单片机系统使用的是 5V 的电源编码器需要 5V 电源, 伺服电机工作电压范围为 4V 到 6V( 为提高伺服电机响应速度, 采用 7.2V 供电 ), 直流电机可以使用 7.2V 2000mAh Ni-cd 蓄电池直接供电 14

图 3.2 电源管理模块 PCB 图在电源管理模块中, 我们选用了三片 TPS7350 和一片 1015, 其中 DCDC5-12 用一个 5V 电源, 逻辑元件和编码器共用另 2 个 5V 电源 ; 舵机用 1015 做电源 3.3.2 电机驱动模块本次摄像头组需要驱动 2 个电机, 常用的电机驱动有两种方式 : 一采用集成电机驱动芯片 ; 二采用 N 沟道 MOSFET

15 图 3.2 电源管理模块 PCB 图在电源管理模块中, 我们选用了三片 TPS7350 和一片 1015, 其中 DCDC5-12 用一个 5V 电源, 逻辑元件和编码器共用另 2 个 5V 电源 ; 舵机用 1015 做电源电机驱动模块本次摄像头组需要驱动 2 个电机, 常用的电机驱动有两种方式 : 一采用集成电机驱动芯片 ; 二采用 N 沟道 MOSFET 和专用栅极驱动芯片设计市面上常见的集成 H 桥式电机驱动芯片中, 恩智浦公司的型芯片性能较为出色, 该芯片具有完善的过流欠压过温保护等功能, 内部 MOSFET 导通电阻为 120 毫欧, 具有最大 5A 的连续工作电流使用集成芯片的电路设计简单, 可靠性高, 但是性能受限由于比赛电机内阻仅为几毫欧, 而集成芯片内部的每个 MOSFET 导通电阻在 120 毫欧以上, 大大增加了电枢回路总电阻, 此时直流电动机转速降落较大, 驱动电路效率较低, 电机性能不能充分发挥由于分立的 N 沟道 MOSFET 具有极低的导通电阻, 大大减小了电枢回路总电阻另外, 专门设计的栅极驱动电路可以提高 MOSFET 的开关速度, 使 PWM 控制方式的调制频率可以得到提高, 从而减少电枢电流脉动并且专用栅极驱动芯片通常具有防同臂导通硬件死区欠电压保护等功能, 可以提高电路工作的可靠性 1. 专用栅极驱动芯片的选择 : HIP4082 具有击穿保护, 欠压保护功能, 同与其相似的 HIP4081 相比,HIP4082 有一个更灵活的输入协议来驱动 MOSFET,HIP4082 降低了驱动电流来允许使用一个更小的封装, 它拥有一个更广泛的可编程死区时间 ( us), 使其理想开关频率高达 200KHZ 用 HIP4082 构成一个 H 桥驱动电路, 通过 10,13,14,16 脚输出信号来控制电机 2. MOSFET 的选择 : 15

16 选择 MOSFET 时主要考虑的因素有 : 耐压导通内阻和封装智能汽车电源是额定电压为 7.2V 的电池组, 由于电机工作时可能处于再生发电状态, 所以驱动部分的元件耐压值最好取两倍电源电压值以上, 即耐压在 16V 以上而导通内阻则越小越好封装越大功率越大, 即同样导通电阻下通过电流更大, 但封装越大栅极电荷越大, 会影响导通速度常用的 MOSFET 封装有 TO-220 TO- 252 SO-8 等,TO-252 封装功率较大而栅极电荷较小于是我们最终选择了 IR 公司 TO-252 封装的 LR7843 型 N 沟道 MOSFET,VDSS = 55 伏 RDS(on)= 8.0 毫欧 ID= 110 安 3 驱动电路的原理分析及元件参数确定图 3.3 电机驱动 PCB 图这个驱动设计单从信号逻辑上分析比较容易理解, 但要深入的理解和更好的应用, 就需要对电路做较深入的分析, 对一些外围元件的参数确定做理论分析计算 IC 是一个高压驱动芯片驱动 2 个全桥 MOSFET MOSFET 具有相似的门极特性, 开通时需要在极短的时间内向门极提供足够的栅电荷, 在自举电容的充电路径上, 分布电感影响了充电的速率, 下桥臂功率管的最窄导通时间应保证自举电容有足够的电荷以满足栅极所需要的电荷量再加上功率器件稳态导通时漏电流所失去的电荷量因此, 从最窄导通时间为最小值考虑, 自举电容应足够小综上所述, 在选择自举电容大小时应考虑, 既不能太大影响窄脉冲的驱动性能 ; 也不能太小影响宽脉冲的驱动要求, 应从功率器件的工作频率开关速度门极特性等方面进行选择估算后调试而定接口及外接模块对于单片机最小系统键盘我们在主板上设计了外接接口, 用于连接 MK60DN512ZVLL10 是 K60 系列 MCU Kinetis 系列微控制器是 Cortex-M4 系列的内核芯片 K60 内存空间可扩展, 从 32KB 闪存 /8KB RAM 到 1MB 闪存 /128KB RAM, 可选的 16KB 缓存用于优化总线带宽和闪存执行性能在调试过程之中, 我们需要实时的了解与掌握一些车的运行状态, 比如说传感器的状态, 舵机的转角等, 调试时用数码管将这些参数显示出来, 让我们实时的监测车的状态, 从而做出判断, 这样很大程度的方便了对车的调试有时候需要对参数作修改处理, 如果每修改一个数据就下载一次程序的话, 就会浪费时间, 这时应用键盘, 它就起到一个人机交互的作用 16

第四章智能车控制软件设计说明高效的软件程序是智能车高速平稳自动寻线的基础我们设计的智能车系统采用 CMOS 摄像头进行赛道识别, 图像采集及校正处理就成了整个软件的核心内容在智能车的转向和速度控制方面, 我们使用了 PID 控制算法, 配合使用理论计算和实际参数补偿的办法, 使智能车能够稳定快速寻线 4.1

17 第四章智能车控制软件设计说明高效的软件程序是智能车高速平稳自动寻线的基础我们设计的智能车系统采用 CMOS 摄像头进行赛道识别, 图像采集及校正处理就成了整个软件的核心内容在智能车的转向和速度控制方面, 我们使用了 PID 控制算法, 配合使用理论计算和实际参数补偿的办法, 使智能车能够稳定快速寻线 4.1 赛道中心线提取及优化处理原始图像的特点在单片机采集图像信号后需要对其进行处理以提取主要的赛道信息, 同时, 由于交叉道起点线的存在, 光线杂点赛道远处图像不清楚的干扰, 图像效果会大打折扣因此, 在软件上必须排除干扰因素, 对赛道进行有效识别, 并提供尽可能多的赛道信息供决策使用在图像信号处理中我们提取的赛道信息主要包括 : 赛道两侧边沿点位置通过校正计算的赛道中心位置, 中心点规划面积, 赛道变化幅度, 赛道类型判别原始图像是一个将模拟图像经模拟电路转换得到的二维数据矩阵, 矩阵的每一个元素对应一个像素点, 图像的第一行对应最远处, 图像的最底部一行对应最近处远处的图像小, 近处的图像大, 黑线为梯形状单片机通过比较器电路将每一行的黑白跳变点记录下来, 保存到两个一维数组里可以完成赛道边沿的提取摄像头采集到几种典型赛道图像如图 4.1~ 图 4.4 所示图 4.1 十字交叉原始图像 17

18 图 4.2 障碍原始图像 18

19 图 4.3 环道入口原始图像图 4.4 环道出口原始图像赛道边沿提取边沿提取算法的基本思想如下 : (1) 前十行按正常扫描方式扫描图像, 以摄像头中值为最初扫描起点, 之后每行扫描起点按前一行中值为准, 根据设定的阈值提取黑白跳变点 (2) 之后剩余的 70 行 ( 处理的总行数为 20 行到 100 行 ), 以前一行扫描出的左右边界线为判定基准, 向上平移一行后, 若此值为黑, 左侧需向右方向扫描黑白跳变点, 右侧反之 ; 若此值为白, 左侧需向左方向扫描黑白跳变点, 右侧反之从而确定跑道边沿 (3) 求边沿点时, 因为近处的图像稳定, 远处图像不稳定, 所以采用由近及远的办法 (4) 对整幅图像进行集中处理和分析, 对于左右边线的跳变情况以及丢线或产生拐点情况分类处理, 作为处理各个元素的进入条件, 而非来回扫描元素处理函数 (5) 对于处理十字, 利用边线确定跳变点, 主要处理斜入十字的情况, 并用此条件与环道处理进行区分 (6) 因为扫描方式的不同, 对障碍的处理必须进行优化, 因车的宽度增大, 在摄像头刚刚看到障碍时就需对此进行处理, 以防舵机来不及打角 (7) 障碍处理分为近处和远处两个部分, 在远处根据判定条件进入后采用找点补左右边线的方法让小车先打一个相应的角度在近处则选择直接平移跑道中线的方法让小车通过障碍 (8) 停车线的处理通过扫描白跳黑的数量来进行计数, 并且需要给一个图像计数延迟, 以确定在小车开车时通过停车线不进行处理 19

20 4.1.3 推算中心通过对跑道边线的扫描处理和软件程序上对左右边线的补线处理, 按正常方式对各行的中值进行计算, 即可大致推算出跑道中心图 4.5 十字交叉处理后图像 20

图 4.6 障碍处理之后的图像图 4.7 圆环入口处理后图像图 4.8 圆环出口处理后图像 4.1.

最高效的路径完成比赛是提高平均速度的关键对于赛车路径的优化, 我们从以下两个方面来完成 : (1) 增加视场的长度和宽度根据我们的分析,

21 图 4.6 障碍处理之后的图像图 4.7 圆环入口处理后图像图 4.8 圆环出口处理后图像路径选择小车能以最短的时间完成比赛, 与其速度和路径有密切的关系, 因此, 如何使小车以一个最合理最高效的路径完成比赛是提高平均速度的关键对于赛车路径的优化, 我们从以下两个方面来完成 : (1) 增加视场的长度和宽度根据我们的分析, 当赛车采集到的图像能够覆盖一个比较完整的 S 弯道时通过加权算法计算出来的中心就会处于视场中央附近, 此时赛车会以一个比较好的路径快速通过 S 弯道 ; 相反, 如果视场无法覆盖一个完整的 S 弯道, 赛车 21

22 就会误处理为普通的单向弯道, 这样赛车的速度就会大大减慢因此, 尽量增大视场的长度和宽度就很有必要了视场的长度与单片机可以处理的图像行数成正比我们采用由运算放大器制作的模拟比较器进行图像二值化, 处理速度较 A/D 转换有了很大提高, 大大增加了单片机处理的图像行数, 最终处理行数为 120 行 (2) 优化加权算法对整场有效行的中心求加权平均值的算法, 在低速情况下可以有效地优化赛车路径, 但在赛车速度提高到一定程度之后由于过弯时的侧滑, 路径不是很好而由于图像分布不均, 三分之二的行分布于车体前方 40cm 的范围内, 求的加权平均值受车体近处的图像影响较大, 因此整场图像求加权的算法对于高速情况下的路径优化效果不是很明显为了解决这个问题, 我们对于参与加权计算的图像行数及权重进行了处理, 减小了车体前部 50cm 范围内的图像参与加权的行数和权重, 同时增大视场前部图像的权重在经过长期调试之后, 得到了一套比较合适的参数, 能够有效优化高速情况下的小车路径 4.2 PID 控制算法介绍工程实际中, 应用最为广泛的调节器控制规律为比例积分微分控制, 简称 PID 控制算法, 又称 PID 调节 PID 控制器至今已有多年历史, 它以其结构简单稳定性好工作可靠调整方便而成为工业控制主要技术之一当被控对象结构和参数不能完全掌握, 或得不到精确数学模型, 控制理论等其它技术难以采用时, 系统控制器的结构和参数必须依靠经验和现场调试来确定, 这时应用 PID 控制技术最为方便 PID 控制算法, 实际中也有 PI 和 PD 的控制 PID 控制器就是系统误差, 利用比例积分微分计算出控制量进行控制 PID 控制器是一种线性控制器, 它根据给定值与实际输出值构成控制偏偏差将偏差的比例 (P) 积分(I) 和微分 (D) 通过线性组合构成控制量, 对被控对象进行控制, 故称 PID 控制器控制点目前包含三种比较简单的 PID 控制算法, 分别是 : 增量式算法, 位置式算法, 微分先行这三种是最简单的基本算法, 各有其特点, 一般能满足控制的大部分要求因为 PI 系统中的 I 的存在会使整个控制系统的响应速度受到影响, 为了解决这个问题, 我们在控制中增加了 D 微分项, 微分项主要用来解决系统的响应速度问题比例 r(t) e(t) r(t) 积分被控对象微分图 4.9 PID 控制原理图 22

23 在计算机控制系统中, 使用的是数字 PID 控制器, 控制规律为 : e(k) = r(k) c(k) k u(k) = k p {e(k) + T e(j) + T d (e(k) e(k 1))} T i T j=0 式中参数如下表所示 : K 采样序号,k=0,1,2 r(k) 第 k 次给定值 c(k) 第 k 次实际输出值 ; u(k) 第 k 次输出控制量 ; e(k) 第 k 次偏差 ; e(k-1) 第 k-1 次偏差 ; k p 比例系数 ; T i 积分时间常数 ; T D 微分时间常数 ; T 采样周期简单说来, PID 控制器各校正环节的作用如下 : 比例环节 : 及时成比例地反映控制系统的偏差信号, 偏差一旦产生, 控制器立即产生控制作用, 以减少偏差积分环节 : 主要用于消除静差, 提高系统的无差度积分作用的强弱取决于积分时间常数, 越大, 积分作用越弱, 反之则越强微分环节 : 能反映偏差信号的变化趋势 ( 变化速率 ), 并能在该偏差信号变得太大之前, 在系统中引入一个有效的早期修正信号, 从而加快系统的动作速度, 减小调节时间数字 PID 控制算法通常分为位置式 PID 控制算法和增量式 PID 控制算法下面将分别介绍这两种 PID 算法位置式 PID 与增量式 PID 位置式 PID 控制 : 增量式 PID 控制 : k u(k) = k p e(k) + k i e(j) + k d (e(k) e(k 1)) j=0 Δu(k) = k p (e(k) e(k 1)) + k i e(k) + k d (e(k) 2 e(k 1) + e(k 2)) 从表达式中我们可以得到以下结论 : (1) 位置式 PID 控制的输出与整个过去的状态有关, 用到了误差的累加值 ; 而增量式 PID 的输出只与当前拍和前两拍的误差有关, 因此位置式 PID 控制的累积误差相对更大 ; (2) 增量式 PID 控制输出的是控制量增量, 并无积分作用, 因此该方法适用于执行机构带积分部件的对象, 如步进电机等, 而位置式 PID 适用于执行机构不带积分部件的对象, 如电液伺服阀 (3) 由于增量式 PID 输出的是控制量增量, 如果计算机出现故障, 误动作影响较小, 而执行机构本身有记忆功能, 可仍保持原位, 不会严重影响系统的工作, 而位置式的输出直接对应对象的输出, 因此对系统影响较大 23

24 4.2.2 PID 参数整定运用 PID 控制的关键是调整 KP KI KD 三个参数, 即参数整定 PID 参数的整定方法有两大类 : 一是理论计算整定法它主要是依据系统的数学模型, 经过理论计算确定控制器参数 ; 二是工程整定方法, 它主要依赖工程经验, 直接在控制系统的试验中进行, 且方法简单易于掌握, 在工程实际中被广泛采用由于智能车系统是机电高耦合的分布式系统, 并且要考虑赛道的具体环境, 要建立精确的智能车运动控制数学模型有一定难度, 而且我们对车身机械结构常进行修正, 模型参数变化较为频繁, 理论计算整定法可操作性不强, 最好采用工程整定方法 4.3 转向舵机的 PID 控制算法对于舵机的控制, 使用的是位置式 PID 控制, 曾尝试过使用 KP 二次函数的做法, 但因已经对跑道元素进行了识别, 在大弯道处以及直道都做过相应的处理, 在反复调整二次函数的各系数后发现, 在大弯道会出现打脚太大的现象, 直道的抖动问题虽得到了解决, 但也可通过直接调整 KD 来尽可能的减少抖动问题故最终并未使用 KP 二次函数将积分项系数 KI 置零, 我们发现相比稳定性和精确性, 舵机在这种随动系统中对动态响应性能的要求更高微分项系数 KD 使用定值, 原因是舵机在一般赛道中都需要较好的动态响应能力采用公式为 JIAO=(int)((cha1-chashang)*KD+cha1*KP),cha1 为本次扫描跑道中值与摄像头中值的偏差,chashang 为上次扫描跑道中值与摄像头中值的偏差 4.4 驱动电机的 PID 控制算法对于速度闭环控制, 我们采用的是增量式 PID 控制算法, 来实现速度的精确控制为了让小车以一个安全速度行驶以免冲出赛道, 过 S 弯时要同一般弯道和直道区分开, 加减速控制就是让车模以最快的反应速度达到标定的速度, 反应越快越好程序每进入一次速度控制函数, 首先读出与编码器连接的脉冲累加器计数的值, 计算出当前速度, 再与标定的速度比较, 如果当前速度大于标定的速度再根据两速度的差值决定减速的力度 ; 如果当前速度小于标定的速度, 就根据两速度差值决定加速的急缓减速就是递减电机正转的 PWM 值, 如果速度差很大, 便要启动电机反转刹车以迅速达到减速的目的加速的过程是对电机正转的过程, 这个过程对电机的驱动的承受能力是个很大的考验, 而且它是 PWM 累加的过程, 但是, 要对 PWM 限定范围, 加速的急缓只是每次累加的量大小不同为了使赛车能快速达到给定速度, 我们一开始采用的是 PID 控制, 经过很长时间的测试, 我们最终采用了增量式 PID, 因为通过实验证明这样能让电机有较好的加减速能力 24

25 4.5 电机差速控制电机差速采用一轮减, 一轮加的方法根据舵机打角的大小, 来动态控制两轮速度采用两轮拐弯时角速度大小相同, 来算出根据所给正常速度来加或减的比例舵机的打角值正好能够大概的反映出跑道的角度, 再根据车的车长以及车宽来算出比例, 最后根据化简可确定出加速轮的比例为 : (KUAN*tan(a)*1.000)/(2*CHANG)+1; 减速轮的比例为 :1-(KUAN*tan(a)*1.000)/(2*CHANG); 式中 KUAN 为车宽, CHANG 为车长,tan(a) 为舵机打的相应的角度,a 为弧度制, 需测出舵机打死后准确的角度才能按比例计算其中比例 1 为公式算出的定值, 可以根据角度或跑道中值与摄像头中值的偏差来改变 1 的大小, 可以增大也可以减小, 根据具体调试情况而定大致程序如下 : GUAIWANSUDU_l=(int)(SUDU*((KUAN*tan(a)*1.000)/(2*CHANG)+CS_H1)); GUAIWANSUDU_r=(int)(SUDU*(1-(KUAN*tan(a)*1.000)/(2*CHANG)-CS_H2)); 第五章开发工具制作安装调试过程说明 5.1 开发工具程序开放在 IAR Embedded Workbench IDE 下进行,Embedded Workbenchfor ARM 是 IAR Systems 公司为 ARM 微处理器开发的一个集成开发环境 ( 下面简称 IAR EWARM) 比较其他的 ARM 开发环境,IAR EWARM 具有入门容易使用方便和代码紧凑等特点 EWARM 中包含一个全软件的模拟程序 (simulator) 用户不需要任何硬件支持就可以模拟各种 ARM 内核外部设备甚至中断的软件运行环境从中可以了解和评估 IAR EWARM 的功能和使用方法 25

26 5.2 上位机图像显示静态上位机图 5.1 程序主界面显示区域可原始图像及处理后的中心点, 这为控制算法的编写提供了非常好的依据, 也大大减少了调试者的工作量图 5.2 图像显示界面 26

27 第六章模型车的主要技术参数说明赛车基本参数长 27cm 宽 18cm 高 28cm 车重 1300g 功耗空载 10W 带载大于 12W 传感器 CMOS 摄像头 1 个编码器 2 个视野范围 ( 近瞻 / 远瞻 ) 10cm/150cm 结论本文详细介绍了基于 CMOS 摄像头寻迹的智能车系统方案以恩智浦半导体公司生产的 Kinetis 系列 32 位处理器 MK60DN256ZVLL10 为核心控制器, 采用基于摄像头的图像采样获取赛道图像信息, 通过算法提取赛道, 求出小车与赛道的位置偏差, 采用 PID 方式对舵机转向进行反馈控制通过编码器对小车形成速度闭环的 PID 控制在硬件方面包括电源分模块供电光电编码器测速和 H 桥驱动电路等部分, 软件方面包括边沿检测算法, 舵机及电机 PID 调节等部分自报名参加恩智浦杯智能汽车竞赛以来, 我们小组内各成员从资料查找到车结构的分析再到组装车模考虑重心等因素, 程序的一步步编写修改, 最终定下现在的设计方案在这份设计方案中, 已经大致介绍了基本思路和优化的一些思想在程序方面, 我们使用 C 语言编程, 利用比赛推荐的开发工具调试程序, 经过小不断改进, 最终设计出一套比较稳定的程序在这套算法中, 我们结合路况调整车速, 做到直道加速弯道等比例差速, 以保证在最短时间内跑完全程总结整个设计过程, 不仅使我们得到了对已有知识进行实践的机会, 更培养了一定的科研能力, 拓宽了知识面, 同时我们小组在智能车制作的过程中学会了发现问题, 分析问题和解决问题的能力, 我们大家互相配合, 锻炼了团队精神展望未来, 智能车技术在以恩智浦杯智能汽车竞赛为背景下必然会有广泛的应用谢辞在这几个月的备战过程中, 场地和经费方面都得到了学校和学院的大力支持, 在此特别感谢一直支持和关注智能车比赛的学校和学院领导以及各位指导 27

28 老师指导学长, 同时也感谢比赛组委会能组织这样一项有意义的比赛另外也感谢一起准备比赛的队员, 没有他们的帮助我们不可能完成工作参考文献 [1] 周阳, 雷鹏. 飞思卡尔智能车竞赛中赛道曲率的单点求法 [J]. 中国电子商务, 2013(7): [2] 徐洁. 智能小车速度控制策略的选择 [J]. 硅谷, 2009(23):50. [3] 李旭东, 廖中浩, 孟娇. 基于 CMOS 摄像头的智能车控制系统设计及实现 [J]. 吉林大学学报 ( 信息科学版 ), 2013, 31(4): [4] 曾星星. 基于摄像头的路径识别智能车控制系统设计 [J]. 湖北汽车工业学院学报, 2008, 22(2): [5] 王鹏宇. 基于摄像头的智能小车决策系统研究 [D]. 大连理工大学, [6] 柳玲, 温玄. 基于摄像头传感器的智能车路径提取及应用 [J]. 重庆理工大学学报, 2013, 27(5): [7] 陈晓涛, 陈明雷, 熊慧. 摄像头寻迹智能车的系统设计 [J]. 科技创新与应用, 2012(30): [8] 吴焕芹, 汤家有, 刘裕. 飞思卡尔摄像头智能车的设计和实验测试 [J]. 中国科技论文, 2016, 11(19): [9] 李晓强. 飞思卡尔智能车大赛赛道信息数据的采集 -- 摄像头篇 [J]. 消费电子, 2014(24): [10] 刘明, 王洪军, 李永科. 基才智能车中摄像头的图像采集的研究 [J]. 电子设计工程, 2012, 20(17): [11] 夏凡, 朱康志, 唐景存. 智能车实时图像处理系统的研究 [J]. 五邑大学学报 ( 自然科学版 ), 2010, 24(4): [12] 朱琳琳, 陈哲, 曾宇. 基于摄像头循迹智能车的图像二值化方法 [J]. 信息技术, 2016(7): [13] 王洪军, 张迪洲, 李永科. 基于摄像头传感器的智能车设计 [J]. 科技信息, 2012(20): [14] 季聪, 王思明, 汉鹏武. 智能车路径识别与控制研究 [J]. 电视技术, 2013, 37(9): [15] 李碧月. 基于闭环控制算法和 PID 优化算法的智能小车软件系统设计 [J]. 软件工程, 2016, 19(9):5-10. [16] 苏小红, 车万翔, 王甜甜. C 语言程序设计学习指导 [M]. 高等教育出版社, [17] 杨素行清华大学电子学教研组. 模拟电子技术基础简明教程 [M]. 高等教育出版社, 附录 : 程序源代码 void control(int x,int y,float SPEED_P,float TI,float TD,float TD_Z) { 28

29 l_g=x; r_g=y; speed_r=abs(ftm_quad_get(ftm1)); ftm_quad_clean(ftm1);//qinglptmr_pulse_clean(); speed_l=lptmr_pulse_get(); q=gpio_get(pta19); lptmr_pulse_clean(); if(q==1) { speed_l=-speed_l; } err_r2=err_r1; err_r1=err_r0; err_r0=r_g-speed_r; err_l2=err_l1; err_l1=err_l0; err_l0=l_g-speed_l; pid_r=(int)(err_r0*(speed_p+speed_p/ti+speed_p*td)+(-speed_p- 2*SPEED_P*TD)*err_r1+(SPEED_P*TD)*err_r2); pid_l=(int)(err_l0*(speed_p+speed_p/ti+speed_p*td_z)+(-speed_p- 2*SPEED_P*TD_Z)*err_l1+(SPEED_P*TD_Z)*err_l2); duty_r+=pid_r; duty_l+=pid_l; if(duty_r>duty_max) duty_r=duty_max; if(duty_r<duty_min) duty_r=duty_min; if(duty_l>duty_max) duty_l=duty_max; if(duty_l<duty_min) duty_l=duty_min; if(duty_l>=0) { ftm_pwm_duty( FTM0, FTM_CH2,0); ftm_pwm_duty( FTM0, FTM_CH4,duty_l); } if(duty_l<0) { ftm_pwm_duty( FTM0, FTM_CH2,-duty_l); ftm_pwm_duty( FTM0, FTM_CH4,0); } if(duty_r>=0) { ftm_pwm_duty( FTM0, FTM_CH3,duty_r); 29

30 ftm_pwm_duty( FTM0, FTM_CH1,0); } if(duty_r<0) { ftm_pwm_duty( FTM0, FTM_CH3,0); ftm_pwm_duty( FTM0, FTM_CH1,-duty_r); } } void readdmp(void) { unsigned char dmpnum; for (dmpnum=0;dmpnum<42;dmpnum++) { // #ifdef use_spi dmpdatas[dmpnum] = mpu9250_read_reg(0x74); #else dmpdatas[dmpnum] = I2C_ReadAddr(I2C0,SlaveAddress,0x74); #endif } #ifdef use_spi mpu9250_write_reg(detect_ctrl, 0xcc); #else I2C_WriteAddr(I2C0,SlaveAddress,DETECT_CTRL, 0xcc);//FIFO_RST DMP_RST DMP_EN FIFO_EN #endif } long getdmplong(unsigned char address) { long dmptempl; dmptempl = dmpdatas[address]; dmptempl <<= 8; dmptempl = dmpdatas[address+1]; dmptempl <<= 8; dmptempl = dmpdatas[address+2]; dmptempl <<= 8; dmptempl = dmpdatas[address+3]; return dmptempl; } 30

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